如何使用Python识别滑块验证码中的缺口位置

如何使用Python识别滑块验证码中的缺口位置

滑块验证码是一种常见的验证码形式，它通过要求用户拖动一个滑块来验证用户的真实性。而识别滑块验证码中的缺口位置是破解滑块验证码的一种常见方式。在本文中，我们将介绍如何使用Python识别滑块验证码中的缺口位置。

1. 准备工作

首先，我们需要安装Python的图像处理库Pillow和OpenCV库。

你可以使用以下命令在终端中安装它们：

pip install Pillow pip install opencv-python 

1. 读取图片并转换格式

首先，我们需要读取背景图片和缺口图片，并将它们转换为灰度图像和RGB格式。这可以使用Pillow库和OpenCV库完成。代码如下：

from PIL import Image import cv2 # 读取图片并转换为灰度图像和RGB格式 bg_img = Image.open("bg.jpg").convert("L") tp_img = Image.open("tp.png").convert("L") bg_img_rgb = cv2.imread("bg.jpg") tp_img_rgb = cv2.imread("tp.png") 

1. 识别图片边缘

我们可以使用OpenCV库的Canny函数来识别图片的边缘。代码如下：

# 识别图片边缘 bg_edge = cv2.Canny(bg_img_rgb, 100, 200) tp_edge = cv2.Canny(tp_img_rgb, 100, 200) 

1. 缺口匹配

现在我们已经有了背景图片和缺口图片的边缘图像。我们需要使用OpenCV库的matchTemplate函数在背景图片中搜索对应的缺口。代码如下：

# 缺口匹配 res = cv2.matchTemplate(bg_edge, tp_edge, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(res) # 寻找最优匹配 X = max_loc[0] # 缺口的X轴坐标 

matchTemplate函数返回一个匹配结果矩阵。我们可以使用minMaxLoc函数来寻找最优匹配，并获得缺口的X轴坐标。

1. 绘制方框

为了更好地展示缺口的位置，我们可以将缺口用矩形框标注出来。这可以使用OpenCV库的rectangle函数完成。代码如下：

# 绘制方框 th, tw = tp_img.size tl = max_loc # 左上角点的坐标 br = (tl[0]+tw,tl[1]+th) # 右下角点的坐标 cv2.rectangle(bg_img_rgb, tl, br, (0, 0, 255), 2) # 绘制矩形